Curso de Confiabilidade

Aula 1 • Definindo Confiabilidade e Suas Métricas

Apresenta a confiabilidade como uma disciplina de engenharia baseada em probabilidade com resultados mensuráveis. Conecta as definições das métricas às expectativas de desempenho do mundo real.

Aula 2 • Teoria da Probabilidade para Confiabilidade

Aborda regras de probabilidade, probabilidade condicional e independência aplicadas a eventos de falha. Fornece a base matemática para todos os cálculos subsequentes de confiabilidade.

Aula 3 • Taxa de Falha e a Curva da Banheira

Explica como a taxa de falha muda ao longo da vida de um produto e o modelo de banheira de três fases. Relaciona cada fase a ações de engenharia, como burn-in e manutenção preventiva.

Aula 4 • Coleta de Dados e Bancos de Dados de Confiabilidade

Identifica fontes de dados de campo e de teste necessários para estimar parâmetros de confiabilidade. Estabelece padrões de qualidade de dados que fundamentam análises precisas ao longo do curso.

Aula 1 • Testes de Aderência e Seleção de Distribuição

Aplica testes estatísticos e métodos gráficos para validar escolhas de distribuição em relação aos dados. Garante que os analistas selecionem o modelo mais defensável antes de fazer previsões de confiabilidade.

Aula 2 • Estimativa Bayesiana de Confiabilidade

Apresenta a atualização bayesiana para incorporar conhecimento prévio com dados de falha observados. Fornece uma estrutura para estimativa com amostras pequenas, comum em sistemas de alta confiabilidade.

Aula 3 • Distribuição de Weibull

Apresenta o modelo de Weibull de dois e três parâmetros como a distribuição de confiabilidade mais versátil. Conecta os valores do parâmetro de forma às três fases da curva da banheira.

Aula 4 • Distribuições Lognormal e Normal

Examina os modelos lognormal e normal adequados para falhas por fadiga, tempo de reparo e desgaste. Contrasta suas funções de risco com a Weibull para orientar a seleção da distribuição.

Aula 1 • Fundamentos da Análise de Modo e Efeito de Falha

Define o escopo da FMEA, as funções da equipe e o processo passo a passo da planilha. Estabelece a FMEA como a principal ferramenta proativa para capturar o risco de falha no início do projeto.

Aula 2 • Integração da FMEA com Revisões de Projeto

Insere os resultados da FMEA nos marcos formais de revisão de projeto e nos fluxos de trabalho de gestão de mudanças. Garante que o conhecimento sobre modos de falha seja preservado e atualizado ao longo do ciclo de vida do produto.

Aula 3 • FMECA e Análise de Criticidade

Estende a FMEA com números de criticidade quantitativos usando dados de taxa de falha. Produz uma matriz de criticidade que classifica os modos de falha por probabilidade e severidade.

Aula 4 • Aplicação da FMEA de Processo

Adapta a metodologia da FMEA a processos de fabricação e serviço, em vez de projeto de hardware. Demonstra como os controles de processo substituem os mecanismos de detecção nas escalas de classificação.

Aula 1 • Fundamentos da Análise por Árvore de Falhas

Apresenta a modelagem lógica dedutiva de cima para baixo usando portas AND/OR e eventos básicos. Estabelece a FTA como o complemento da FMEA para a causalidade de falhas em nível de sistema.

Aula 2 • Análise por Árvore de Eventos

Modela sequências de acidentes usando árvores de eventos indutivas que se ramificam com base no sucesso ou falha do sistema. Relaciona eventos iniciadores a categorias de consequência para quantificação do risco.

Aula 3 • Avaliação Quantitativa da Árvore de Falhas

Calcula a probabilidade do evento topo usando taxas de falha de componentes e probabilidades de conjuntos de corte. Conecta resultados quantitativos a metas de confiabilidade e decisões de mudança de projeto.

Aula 4 • Determinação de Conjuntos Mínimos de Corte

Aplica álgebra booleana e o algoritmo MOCUS para extrair conjuntos mínimos de corte de árvores de falhas. Os conjuntos mínimos de corte revelam as menores combinações de falhas que causam o evento topo.

Aula 1 • Testes Acelerados de Vida

Aplica condições de tensão elevada para comprimir os prazos de falha e extrapolar para as condições de uso. Aborda os modelos de aceleração de Arrhenius, lei de potência inversa e Eyring.

Aula 2 • Testes de Demonstração de Confiabilidade

Projeta testes de aprovação/reprovação que demonstram um requisito de confiabilidade com confiança declarada. Aplica os métodos qui-quadrado e binomial para planos de zero falhas e com falhas permitidas.

Aula 3 • Testes Acelerados de Vida Altamente Acelerados

Apresenta o HALT como uma ferramenta de descoberta para expor fragilidades de projeto além dos limites operacionais normais. Distingue o HALT do ALT quantitativo em propósito, método e resultado.

Aula 4 • Planejamento de Testes de Confiabilidade

Define os objetivos do teste, os tamanhos das amostras e a duração com base nas metas de confiabilidade e confiança. Equilibra as restrições de custo e cronograma com o rigor estatístico no projeto do teste.

Aula 1 • Peças Sobressalentes e Suporte Logístico

Modela a demanda por peças sobressalentes usando as distribuições Poisson e binomial negativa para definir os níveis de estoque. Relaciona as decisões de sobressalentes à disponibilidade operacional e às metas de custo do ciclo de vida.

Aula 2 • Manutenção Centrada em Confiabilidade

Aplica a lógica de decisão da RCM para selecionar a tarefa de manutenção mais apropriada para cada modo de falha. Produz um programa de manutenção justificado pelas consequências e detectabilidade da falha.

Aula 3 • Modelos de Disponibilidade

Deriva as fórmulas de disponibilidade inerente, alcançada e operacional para diferentes contextos de sistema. Demonstra como cada tipo de disponibilidade reflete diferentes premissas de manutenção e logística.

Aula 4 • Otimização da Manutenção Preventiva

Determina os intervalos ótimos de manutenção preventiva usando os modelos de substituição por idade e substituição por bloco. Equilibra o custo de manutenção com o custo de falha para maximizar o tempo de operação com boa relação custo-benefício.

Aula 1 • Planejamento do Crescimento de Confiabilidade

Constrói um plano de crescimento de confiabilidade com marcos, alocação de recursos e premissas de eficácia de correção. Alinha o plano de crescimento com o cronograma do programa e os requisitos de confiabilidade.

Aula 2 • Modelos de Crescimento de Duane e AMSAA

Ajusta o postulado de Duane e o modelo AMSAA-Crow a dados de falha cumulativos para projetar a confiabilidade futura. Compara as premissas dos modelos e seleciona o modelo apropriado para os dados fornecidos.

Aula 3 • Alocação de Requisitos de Confiabilidade

Decompõe requisitos de confiabilidade em nível de sistema para metas de subsistemas e componentes usando métodos de alocação. Garante que cada equipe de projeto tenha uma meta quantitativa de confiabilidade para a qual projetar.

Aula 4 • Conceitos de Crescimento de Confiabilidade

Explica como os ciclos iterativos de teste-análise-correção impulsionam uma melhoria mensurável da confiabilidade ao longo do tempo. Estabelece a base teórica para os modelos de crescimento usados nas seções subsequentes.

Aula 1 • Métodos de Avaliação Quantitativa de Risco

Aplica técnicas de avaliação probabilística de risco para estimar a frequência e a consequência de eventos perigosos. Combina FTA, ETA e modelos de consequência em uma imagem de risco integrada.

Aula 2 • Fundamentos de Segurança de Sistemas

Define perigo, risco e segurança como conceitos distintos, mas relacionados, dentro de um programa de segurança de sistemas. Posiciona a análise de confiabilidade como uma entrada quantitativa para a avaliação de risco de perigo.

Aula 3 • Desenvolvimento do Caso de Segurança e Confiabilidade

Estrutura um argumento de caso de segurança que usa evidências de confiabilidade para apoiar as alegações de segurança. Produz uma estrutura de alegações-argumentos-evidências aceita por avaliadores de segurança independentes.

Aula 4 • Redução de Risco e Princípio ALARP

Aplica o princípio tão baixo quanto razoavelmente praticável para justificar medidas de redução de risco. Demonstra a análise de custo-benefício para investimentos em segurança usando fatores de redução de risco.